الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

animatediff_serverless_runpod

1. مقدمة

هذا تطبيق بدون خادم يستخدم Animatediff لتشغيل مهمة نصية إلى Video على Runpod.

انظر أيضًا SDXL_Serverless_Runpod لمهمة النص إلى IMGAE .

لا تعني الخادم أنك يتم شحنك فقط للوقت الذي تستخدم فيه التطبيق ، ولا تحتاج إلى دفع ثمن وقت الخمول ، وهو مناسب جدًا لهذا النوع من التطبيقات غير المستخدم بشكل متكرر ولكنه يحتاج إلى الاستجابة بسرعة.

من الناحية النظرية ، يمكن استدعاء هذا التطبيق من خلال أي تطبيق آخر. هنا نقدم مثالين:

  1. نص بيثون بسيط
  2. روبوت برقية

انظر الاستخدام أدناه لمزيد من التفاصيل.

النتيجة مثال:

موجه الإدخال: (بذرة عشوائية: 445608568) 

 1girl, focus on face, offshoulder, light smile, shiny skin, best quality, masterpiece, photorealistic

النتيجة: (الأصلي | panleft ، 28 خطوة ، 768 × 512 ، حوالي 60 ثانية على RTX 3090 ، 0.015 $؟ على Runpod)

example_result_person_445608568.mp4

موجه الإدخال: (بذرة عشوائية: 195577361) 

 photo of coastline, rocks, storm weather, wind, waves, lightning, 8k uhd, dslr, soft lighting, high quality, film grain, Fujifilm XT3

النتيجة: (الأصلي | Zoomout ، 28 خطوة ، 768 × 512 ، حوالي 60 ثانية على RTX 3090 ، 0.015 $؟ على Runpod)

example_result_scene_195577361.mp4

شرح قياس الوقت:

يتم قياس الوقت من اللحظة التي يتم فيها إرسال موجه الإدخال إلى اللحظة التي يتم فيها تلقي صورة النتيجة ، بما في ذلك الوقت لجميع الخطوات التالية:

  • تلقي الطلب من العميل
  • بدء تشغيل حاوية الخادم
  • تحميل النموذج
  • الاستنتاج
  • إرسال صورة النتيجة إلى العميل.

2. التبعيات

  • بيثون> = 3.9
  • عامل ميناء
  • يعد وحدة معالجة الرسومات المحلية ضرورية للاختبار ولكنها ليست ضرورية للنشر. (موصى به: RTX 3090)

إذا لم يكن لديك وحدة معالجة الرسومات ، فيمكنك تعديل الرمز على Google Colab واختباره ثم إنشاء التطبيق ونشره على Runpod.

مثال دفتر ملاحظات: الرابط

3. الاستخدام

1. اختبار على الجهاز المحلي 

 # Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Download models
python scripts/download.py

# Edit (or not) config to customize your inference, e.g., change base model, lora model, motion lora model, etc.
rename inference_v2(example).yaml to inference_v2.yaml

# Run inference test
python inference_util.py

# Run server.py local test
python server.py

أثناء التنزيل ، إذا واجهت أخطاء مثل "gdown.exceptions.fileUrlretrievalerror: لا يمكنك استرداد الرابط العام للملف." ، إعادة تثبيت حزمة GDown باستخدام "Pip install-reprade--no-cache-dir gdown" وإعادة تشغيل التنزيل.

2. نشر على Runpod

  1. أولاً ، تأكد من تثبيت Docker ولديك حسابات على كل من DockerHub و Runpod.

  2. بعد ذلك ، حدد اسمًا لصورة Docker الخاصة بك ، على سبيل المثال ، "Your_userName/Anidiff: v1" وقم بتعيين اسم صورتك في "./scripts/build.sh".

  3. قم بتشغيل الأوامر التالية لإنشاء ودفع صورة Docker إلى DockerHub.

برامج نصية باش/build.sh

  1. أخيرًا ، نشر التطبيق الخاص بك على Runpod لإنشاء قالب ونقطة النهاية.

آسف لعدم تقديم تعليمات مفصلة هنا لأن المؤلف مشغول للغاية مؤخرًا. يمكنك العثور على العديد من الإرشادات التفصيلية على Google حول كيفية نشر صورة Docker على Runpod.

لا تتردد في الاتصال بي إذا واجهت أي مشاكل بعد البحث على Google.

3. اتصل بالتطبيق

اتصل من نص Python 
 # Make sure to set API key and endpoint ID before running the script.
python test_client.py
عرض: اتصل من روبوت برقية

مثال نتيجة

4. تودو

  • دعم نموذج قاعدة محدد لأهداف مختلفة. (شخص ومشهد)
  • دعم نماذج Lora. (تحرير ملف yaml ووضع النموذج الخاص بك في "./models/dreambooth_lora")
  • دعم نماذج Lora Motion. (قابلة للتحرير أيضًا في ملف Yaml ، انظر هنا للحصول على التفاصيل والتنزيلات.)
  • المزيد من التعليمات التفصيلية
  • انقر بنقرة واحدة (إذا كان أي شخص مهتمًا ...)

4. الاعتراف

بفضل Animatediff و Runpod.

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل